合成媒体 - Deepfakes

随着人工智能和机器学习技术的进步，合成媒体的创作变得越来越容易。这也引发了人们对安全和伦理标准的担忧。在本节中，我们将探讨一种名为Deepfakes的技术，它利用人工智能来操纵内容。

什么是Deepfake？

Deepfake是一种合成媒体，它使用人工智能创建虚假内容，例如照片、视频或音频，这些内容与真实人物或事件非常相似。例如，交换视频中的面孔，更改嘴唇的动作以匹配不同的音频等等。如今，Deepfakes 变得如此完美，肉眼很难识别。

Deepfakes的类型

• **换脸视频：**这是最常见的Deepfakes类型之一。在这里，一个人的脸在视频中被替换成另一个人的脸，使其看起来好像他们做了或说了他们从未意识到的事情。
• **声音克隆：**这涉及到通过对音频样本进行训练来复制某人的声音，并创建与该人的音调、音高和语音模式相匹配的合成语音。
• **唇形同步：**这种类型的Deepfake会更改视频中人物嘴唇的动作，以匹配已插入的另一段音频。这样，看起来这个人说的话与他们最初说的话不同。

Deepfakes是如何创建的？

Deepfake媒体是使用一种称为生成对抗网络（GANs）的机器学习算法创建的。下图显示了用于创建Deepfake面部的GAN算法流程图。（此处应插入流程图）

以下是用于伪造面部的GAN神经网络算法的逐步工作原理。

• **多角度分析：**在创建Deepfake时，GAN编码器会分析目标人物从各个角度拍摄的照片或视频，以捕捉细节、视角和模式。
• **潜在面部表示：**分析后，GAN会创建一个潜在面部，它是目标人物面部特征的向量表示。
• **两个神经网络：**GAN使用两个神经网络，一个生成虚假内容，另一个试图检测内容是否虚假。生成器网络以潜在表示作为输入，并将其转换为合成数据。判别器网络预测它是真是假。
• **迭代改进：**重复上述过程，以便生成器能够改进创建更逼真的内容，而判别器则变得更擅长发现错误。生成器使用此反馈来持续改进其输出。

随着时间的推移，生成网络得到改进，并开始创建高度逼真的媒体。结果是一个合成媒体文件，它与真实人物和事件非常相似。

检测Deepfakes的方法

我们可以通过仔细分析媒体来检测一些Deepfakes。以下是一些检查视频真实性的技巧。

• 违反自然重力与物理学的肢体动作
• 不寻常的面部位置
• 音频不匹配或唇形同步错误
• 没有眨眼
• 即使在人物移动时，眼镜上的反光也保持在相同的角度。

这些是检测虚假内容的自然方法，但如今技术已经发展，Deepfake技术越来越接近完美。因此，虚假内容对人类来说难以检测。以下是一些可用于检测Deepfake视频的技术。

• **区块链验证：**区块链技术用于通过跟踪媒体文件的来源来验证其真实性。
• **英特尔FakeCatcher：**英特尔的FakeCatcher是一个工具，它通过分析视频中的细微迹象（例如，人物脸上血流的变化）来检测Deepfakes。
• **AI检测算法：**先进的AI系统经过训练，可以检测Deepfakes中的不一致之处，例如不自然的动作、不规则的照明或与现实世界物理学不匹配的面部细节。

Deepfakes的伦理问题

Deepfakes引发了许多伦理问题。它们可以用来传播虚假信息，让人看起来好像人们做了或说了他们从未意识到的事情。这可能导致政治上的虚假信息或操纵。Deepfakes还可以用于敲诈勒索，有人制作虚假视频来威胁或强迫人们做他们不想做的事情。